DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v9i1.549
Sistem Seleksi Calon Siswa Bidik Misi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Arial 11
Budi Hartanto 1) ; Bramasto Wiryawan Yudanto 2)
1) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi D3 Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) budihartanto@sinus.ac.id; 2) bramasto@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Vocational  Senior  High  School  of  Muhammadiyah  2  Sukoharjo,  opens  Student Scholarship  of  Bidik  Misi  to  accept  new  students  in  every  admission  period  of  academic  year. This school has difficulty to decide the candidates of scholarship grantee. In this research, there is  solution  by  creating  selection  system  to  select  the  candidate  of  scholarship  grantee  using Simple  Additive  Weighting  method. This  research  uses  parents’  income,  family  living  cost, students’  grades,  and  students’  achievement.  This  research  also  uses  a  Usecase  Diagram  to design the system. To test the system, this research uses Blackbox testing method. There are 25 valid questions in research result so that this application is suitable to select  the new students. Based  in  its  result,  additive  simple  weighting  method  can  be  used  as  a  method  to  support decision, especially in the selection of scholarship grantee candidates.
Keywords : Simple Additive Weighting, Decision Support System, New student selection.

## I. PENDAHULUAN
Penentuan calon siswa  baru dengan jalur bidik  misi  merupakan  suatu  hal  yang  sangat penting  bagi  pihak  sekolah.  Proses  seleksi atau  penentuan  calon  siswa  tersebut  sangat menentukan  hasil  yang  akan  diperoleh.  SMK Muhmmadiyah  2  Sukoharjo  dalam  melakukan seleksi terhadap calon siswa baru menggunakan  jalur  bidik  misi  mempunyai kendala dalam hal proses seleksi, secara lebih spesifik kendala yang dialami yaitu perhitungan  poin  bagi  seluruh  pendaftar program  bidik  misi.  Perhitungan  poin  yang diinginkan  oleh  pihak  sekolah  tidak  hanya berdasarkan nilai, akan tetapi terdapat beberapa kriteria dalam proses seleksi tersebut.
Dalam  ilmu  pengetahuan  terdapat  suatu metode yang dapat digunakan untuk menentukan  pilihan  dari  beberapa  pilihan, metode Simple Additive Weighting merupakan satu  metode  yang  berdasarkan  pada  rata-rata pembobotan  [3].  Metode Simple  Additive Weighting dapat  membantu  sekolah  dalam menentukan calon siswa baru yang berkualitas sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan [1]
Berdasarkan uraian yang telah disampaikan  diatas,  maka  dalam  hal  ini peneliti  yang  juga  sebagai  pengembang system membuatkan suatu perancangan system aplikasi untuk dapat melakukan seleksi terhadapa siswa baru di SMK Muhammadiyah 2  Sukoharjo  dengan  menggunakan  metode
pendukung  keputusan  yaitu  menggunakan Simple Additive Weigthing .

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau dalam Bahasa inggris  Decision  Suport  System merupakan  suatu  system  yang  dirancang untuk  mendukung  seluruh  tahapan  dalam pengambilan  keputusan  mulai  dari  identifikasi masalah,  pemilihan  data  yang  terkait  dengan kasus, menentukan pendekatan sampai dengan  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil pengambilan keputusan [1].

## 2.2  Simple Additve Weighting (SAW)
Metode pendukung keputusan yaitu Simple  Additive  Weigthing  merupakan  suatu metode  dengan  konsep  penjumlahan  terbobot mencari cara mencari rating atau nilai poin dari seluruh  alternatif  pada  semua  atribut  atau kriteria  [4].  Metode  ini  juga  membutuhkan proses normalisasi matriks kesuatu skala yang dapat  dibandingkan  dalam  rating  alternative yang  ada  [2].  Langkah –langkah  dalam melakukan  proses Simple  Additive  Weighting yaitu [5].
1)  Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan sebagai parameter
dalam proses penentuan
2)  Menentukan  rating  kecocokan  pada  setiap alternatif disemua kriteria
3)  Membuat  matriks  normalisasi  berdasarkan persamaan pada setiap atribut.
4)  Melakukan Pembobotan Preferensi 5)  Hasil proses perangkingan yang merupakan hasil  rekomendasi  dari  metode  SAW tersebut.
Untuk lebih jelasnya berikut rumusan untuk mencari nilai rating kinerja ternormalisasi.
𝑟𝑖𝑗 = [ 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 ] (1)
Keterangan : r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi X ij = Nilai atribut yang dimiliki alternatif
Kriteria: Max X ij  = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min X ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria
Dari  rumusan  diatas  r ij merupakan  suatu rating  ternormalisasi  dari  setiap  atribut, dimana  untuk  menentukan  prefensi  untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut.
𝑉 𝑖= ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Keterangan: V i = Ranking untuk setiap alternative w j = Nilai bobot dari setiap kriteria r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi

## III.  METODE PENELITIAN 3.1 Pengumpulan Data
Dalam  tahapan  ini  peneliti  melakukan pengumpulan  data  yang  terkait  dengan kebutuhan  dari  sistem  pendukung  keputusan tersebut.  Data  yang  dikumpulkan  yaitu  data calon  siswa  yang  meliputi  data  nama pendaftar.Data kriteria yang digunakan sebagai  seleksi  siswa  yaitu  data  penghasilan orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  nilai rata-rata  ijazah,  dan  data  penghargaan  yang pernah diperoleh.

## 3.2 Analisa Sistem
Pada  tahapan  ini  Peneliti  melakukan analisa  terhadap  kelemahan  dan  kebutuhan sistem pendukung keputusan tersebut.
Langkah ini meliputi menentukan bobot kriteria sampai  dengan  menghitung  rumusan  dengan metode Simple Additive Weighting .

## 3.3 Perancangan Sistem
Peneliti  dalam  tahapan  ini  melakukan perancangan  sistem  dengan  menggunakan
Use  Case  dan  Class  Diagram  langkah  ini digunakan agar mudah dalam proses pengembangan  sistem  pendukung  keputusan tersebut.
3.4 Implementasi
Tahapan implementasi merupakan tahapan  yang  melakukan  proses  pembuatan sistem  aplikasi,  langkah  yang  dilakukan  yaitu mengetikan  kode  program  dan  melakukan pemasangan aplikasi pada sisi server tersebut.

## 3.5 Pengujian
Dalam  tahapan  pengujian  sistem  langkah yang  dilakukan  yaitu  meguji  kineja  dari berbagai  fitur  dari  aplikasi  menggunakan metode Blackbox testing.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Menggunakan SAW
A.  Menentukan Data Alternatif
Data alternatif merupakan suatu data yang didapatkan  dari  hasil  proses  pendataan terhadap pendaftar calon siswa baru pada jalur bidik misi, berikut data alternatif.

## Tabel 1. Data Alternatif
No Alternatif (r)
R1 Ade Imsa Oktaviani R2 Afifah Arum Fatimah R3 Alifah Andita Siwi R4 Ana Dwi Safitri
R5 Anisa Septiani
R6 Aprilia Ramadani R7 Awalinda Ramanda Hari
R8 Aziz Pratama R9 Dika Ayu Setiyaningsih
R10  Dwi Utami
R11  Fitri Suci Romadhani
R12  Galuh Cahyaning Tias R13  Icha Larassati Priyana
R14  Ika Nadia Elfandari
B.  Menentukan Data Kriteria / Atribut Kriterai  dalam  melakukan  seleksi  terhadap calon  siswa  baru  di  SMK  Muhammadiyah  2 Sukoharjo adalah sebagai berikut.
1)  Penghasilan Orangtua
a.  <1Juta : 40
b.  1Juta s/d 2juta : 30 c.  2Juta s/d 3 Juta : 20 d.  >3 Juta : 10 2)  Jumlah Tanggungan Anak a.  5 : 35 b.  4 : 25 c.  3 : 20 d.  2 : 15 e.  1 : 5 3)  Rata-rata nilai Ijazah a.  <70 : 20 b.  70 s/d 80 : 30 c.  >80 : 50 4)  Penghargaan a.  Tidak Ada : 5 b.  Kabupaten : 15 c.  Provinsi : 20 d.  Nasional : 25
e.  Internasional  : 35
C.  Memasukkan Nilai Atribut Alternatif Setiap  alternatif  mempunyai  atribut  yang bernilai  setelah  dilakukan  diskritisasi  sesuai dengan  poin  pada  setiap  sub  kriteria  maka didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 2. Data Nilai Alternatif Setiap Atribut
No  Nama Pendaftar j1 j2 j3 j4 1 Ade Imsa Oktaviani 30 25  20  5 2 Afifah Arum Fatimah 40 35  50  5 3 Alifah Andita Siwi 20 25  30  5
4 Ana Dwi Safitri 20 35  30  5 5 Anisa Septiani 30 20  30  15 6 Aprilia Ramadani 40 15  30  15 7 Awalinda Ramanda 30 10  50  5 8 Aziz Pratama 30 15  30  5 9 Dika Ayu S 40 20  50  20 10 Dwi Utami 10 15  30  5 11 Fitri Suci Romadhani 40 15  30  5 12 Galuh Cahyaning Tias 30 25  20  15 13 Icha Larassati Priyana 20 15  50  5 14 Ika Nadia Elfandari 10 35  20  5 D.  Menentukan Rating Ternormalisasi Pada  kasus  ini  peneliti  memberikan contoh perhitungan
penentan rating ternormalisasi  pada  alternatif  A1  (Penghasilan Orangtua).
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 }
𝑟1 = 30 40 𝑟1 = 0,750
𝑟2 = 40 40 𝑟2 = 1,000
Dengan  menggunakan  langkah  yang sama  sesuai  dengan  kaidah  perhitungan rumus  rating  ternormalisasi  maka  didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 3. Rating Ternormalisasi No  Alternatif J1 J2 J3 J4 1 Ade Imsa O 0,750  0,714  0,400  0,250 2 Afifah Arum F 1,000  1,000  1,000  0,250 3 Alifah Andita S 0,500  0,714  0,600  0,250 4 Ana Dwi Safitri 0,500  1,000  0,600  0,250 5 Anisa Septiani 0,750  0,571  0,600  0,750 6 Aprilia R 1,000  0,429  0,600  0,750 7 Awalinda R H 0,750  0,286  1,000  0,250 8 Aziz Pratama 0,750  0,429  0,600  0,250 9 Dika Ayu S 1,000  0,571  1,000  1,000 10 Dwi Utami 0,250  0,429  0,600  0,250 11 Fitri Suci R 1,000  0,429  0,600  0,250 12 Galuh C T 0,750  0,714  0,400  0,750 13 Icha Larassati P 0,500  0,429  1,000  0,250 14 Ika Nadia E 0,250  1,000  0,400  0,250

## E.  Menentukan Pembobotan Preferensi
Pada  tahapan  ini  dalam  menentukan preferensi  pembobotan,  maka  langkah  yang pertama  menentukan  bobot  dari  masing masing  atribut  atau  kriteria  dimana  bobot  dari masing-masing kriteria tersebut adalah sebagai berikut.
a.  Penghasilan Orangtua (0,4)
b.  Jumlah Tanggungan Anak (0,3)
c.  Nilai Ijazah (0,2) d.  Penghargaan (0,1) Pada  kasus  ini  penulis  memberikan  satu contoh  perhitungan  dalam  menentukan  V i . Berikut  perhitungan  untuk  mencari  nilai preferensi . 𝑣1 = 𝑤𝑗1 𝑥 𝑟1 =  0,4 x 0,750
= 0,300
𝑣1 = 𝑤𝑗2 𝑥 𝑟2 =  0,3 x 0,714
= 0,214
Dengan  menggunakan  langkah  yang  sama untuk mencari nilai preferensi maka didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 4. Nilai Preferensi No Alternatif J1 J2 J3 J4 1 Ade Imsa O 0,300 0,214 0,080 0,025 2 Afifah Arum F 0,400 0,300 0,200 0,025 3 Alifah Andita S 0,200 0,214 0,120 0,025 4 Ana Dwi Safitri 0,200 0,300 0,120 0,025 5 Anisa Septiani 0,300 0,171 0,120 0,075 6 Aprilia R 0,400 0,129 0,120 0,075 7 Awalinda R H 0,300 0,086 0,200 0,025 8 Aziz Pratama 0,300 0,129 0,120 0,025 9 Dika Ayu S 0,400 0,171 0,200 0,100 10 Dwi Utami 0,100 0,129 0,120 0,025 11 Fitri Suci R 0,400 0,129 0,120 0,025 12 Galuh C T 0,300 0,214 0,080 0,075 13 Icha Larassati P 0,200 0,129 0,200 0,025 14 Ika Nadia E 0,100 0,300 0,080 0,025
F.  Melihat Hasil Alternatif
Untuk  menentukan  hasil  seleksi  maka pada  tahapan  ini  yaitu  menjumlahkan  nilai preferensi  pada  setiap  atribut  yang  ada  pada setiap  alternatif.  Maka  didapatkan  hasil sebagai berikut.

## Tabel 5 Hasil Alternatif
No Alternatif V i 1 Afifah Arum F 0,925 2 Dika Ayu S 0,871 3 Aprilia R 0,724 4 Fitri Suci R 0,674
No Alternatif V i 5 Galuh C T 0,669 6 Anisa Septiani 0,666 7 Ana Dwi Safitri 0,645 8 Ade Imsa O 0,619 9 Awalinda R H 0,611 10 Aziz Pratama 0,574 11 Alifah Andita S 0,559 12 Icha Larassati P 0,554 13 Ika Nadia E 0,505 14 Dwi Utami 0,374
SMK  Muhammadiyah  2  Sukoharjo  dalam melakukan  seleksi  terhadap  calon  siswa  baru menggunakan jalur bidik misi, membuka kuota 5 calon siswa baru. Berdasarkan hasil tersebut maka  siswa  yang  diterima  adalah  5  calon siswa dengan peringkat 5 besar.

## 4.2 Perancangan Sistem
1.  Use Case Diagram
Sistem aplikasi yang dibuat menggunakan konsep  multi  user  atau  banyak  pengguna. Pengguna  yang  dapat  melakukan  akses terhadap aplikasi ini diantaranya panitia, ketua dan  juga  pendaftar.  Masing-masing  pengguna mempunyai haka tau level yang berbeda-beda sesuai  dengan  fitur  yang  tersedia.  Panitia bertugas  memasukan  data  dan  melakukan analisa data. Pengguna dengan ketua bertugas  melakukan  konfirmasi  terhadap  hasil alternatif yang ada. Pengguna dengan pendaftar  dapat  melihat  hasil  alternatif  atau hasil  seleksi  tersbut.  Untuk  melihat  alur  dari sistem  yang  digunakan  dalam  melakukan seleksi  terhadap  siswa  baru,  maka  dapat dilihat dari desain perancangan sistem berikut.

## Gambar 1. Use Case Diagram
Pada Use Case Diagram tersebut terdapat
3 aktor yang menggunakan aplikasi
pendukung keputusan. Panitia dapat melakukan  akses  pada  data  kriteria,  data  sub kriteria  ,  data  klasifikasi  dan  proses  analisa. Adapun  aktor  dengan  level  ketua  melakukan persetujuan  dan  melihat  hasil.  Aktor  dengan level pendaaftar dapat melihat hasil seleksi.

## 4.3 Implementasi Sistem
Form analisa merupakan suatu form yang digunakan untuk melakukan pembobotan yang nantinya  akan  dimasukan  ke  dalam  rumusan perhitungan
metode Simple
Additive Weighting. Gambar 2. Form Analisa
Hasil alternatif merupakan sebuah rekomendasi  dari  sistem  yang  telah  dibuat. Berikut hasil sistem aplikasi yang
menggunakan metode Simple Additive Weighting .

## Gambar 3. Hasil Alternatif Sistem

## 4.4 Pengujian
Untuk memastikan bahwa fungsi dari fitur- fitur  aplikasi  ini  dapat  bekerja  sesuai  dengan konsep  yang  telah  dirancang,  maka  dilakukan pengujian  kelayakan  sistem  menggunakan metode blackbox testing .
Tabel 6 Kelas Uji
Kelas Uji Butir Uji Fitur Login Verifikasi Login Validasi Login Fitur Input Manajemen Kriteria Manajemen Sub Kriteria Manajemen Alternatif Fitur Proses Klasifikasi Analisa
Kuota
Fitur Output Hasil Seleksi
Dari tabel uji yang tersebut telah dilakukan pengujian  terhadap  butir  uji  pada  setiap  fitur tersebut. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, seluruh butir uji dinyatakan valid atau sesuai  dengan  fungsi-fungsi  yang  telah direncanakan.

## V.  PENUTUP
Berdasarkan  uraian  dari  bab  sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam melakukan  proses  seleksi  terhadap  calon siswa  baru  jalur  bidik  misi  di  SMK Muhammadiyah  2  Sukoharjo  yang  dibuat oleh  penulis  sudah  sesuai  dengan  proses analisa  dengan  metode Simple  Additive Weighting . Hal tersebut dibuktikan dengan hasil  proses  perhitungan  pembobotan sampai  dengan  memperoleh  nilai  pada setiap alternatif. dimana hasil sistem sama dengan proses analisa perhitungan secara manual.
2. Pada  proses  pengujian  Sistem  aplikasi pendukung  keputusan  yang  telah  dibuat oleh Penulis, dengan menggunakan jumlah  skenario  pengujian  sebanyak  25, hasil nilai valid sebanyak 25. Maka system dapat  dinyatakan  layak  untuk  digunakan sesuai dengan konsep pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anita  Dewi  S,  Muhammad  M,  and  Sri Hartati, 2017. “Sistem Pendukung
Keputusan Perankingan Calon Siswa Baru Jalur  Undangan  Menggunakan Simple Additive  Weighting (Studi  Kasus  :  Smk Bumi  Nusantara  Wonosobo),”  Seminar
Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017. STMIK AMIKOM Yogyakarta,  4-7  Februari  2017  ISSN: 2302-3805.
[2]  Hanifa,  Muhamad  Muslihudin,  Sri  Hartati. 2016. Sistem Pendukung Keputusan Menentukan  Besar  Gaji  Untuk  Guru Honorer Di Kabupaten Pesawaran
Menggunakan  Metode  Fuzzy  SAW.Jurnal Teknologi,  Vol.  09  No.01  Juni  2016,  hal. 83-88. IST Akprind. Yogyakarta.
[3]  Lena  Magdalena,  Abdul  Rachman.  2017. Aplikasi  Pendaftaran  Siswa  Baru  Dengan Sistem  Seleksi  Menggunakan  Metode
Simple  Additive  Weighting (SAW)  Pada Smk  Miftahul  Huda  Ciwaringin.  JURNAL DIGIT,  Vol.  7  No.1  Mei  2017,  pp.  38~49 ISSN: 2088-589.
[4]  Muhamad  Muslihudin  &  A. Wulan  Arumita. (2016). Pembuatan Model Penilaian Proses Belajar Mengajar Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW) (Studi: STMIK Pringsewu) [5]  Wulandari, Ahmad Mustofa, Ponidi, Muhamad Muslihudin, Firza Adi Firdiansah. (2016). Decision Support System Pemetaan Lahan Pertanian Yang Berkualitas  Untuk  Meningkatkan  Hasil Produksi Padi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). SEMNASTEKNOMEDIA. AMIKOM Yogyakarta